模式識别（Pattern Recognition）作為計算機科學和人工智能領域的核心概念，在漢英詞典中定義為"通過數學算法和計算機技術，對輸入信息進行分類、辨識與解釋的系統過程"。該術語對應英文"Pattern Recognition"，其内涵可從三個維度解讀：
基礎原理
依據《牛津計算機科學詞典》（Oxford Dictionary of Computer Science），模式識别通過特征提取和分類器設計，實現數據到類别标籤的映射。典型流程包括數據采集、預處理、特征選擇及決策輸出四個階段，其中貝葉斯決策理論和神經網絡算法構成理論基礎。
應用場景
《IEEE模式分析與機器智能彙刊》指出，該技術在生物特征識别（指紋/虹膜認證）、醫療影像分析（腫瘤檢測）、自然語言處理（語義解析）等領域取得突破性應用。如支付寶的刷臉支付系統，便是基于深度學習的面部識别模型。
學科交叉性
劍橋大學工程系研究顯示，模式識别融合了統計學（主成分分析）、信息論（熵值計算）、認知科學（人類視覺機理）等多學科知識。這種交叉特性使其在智能駕駛中的道路标識識别等複雜任務中展現出獨特優勢。
模式識别（Pattern Recognition）是人工智能和計算機科學領域的重要分支，其核心是通過算法從數據中自動發現規律、特征或模式，并基于這些模式進行分類、預測或決策。以下是詳細解釋：
模式識别指計算機或系統通過分析輸入數據（如圖像、聲音、文本等），識别其中隱含的規律或結構，并将其歸類到已知類别或發現新類别。例如：
模式識别技術可分為三類：
典型的模式識别系統包含以下步驟：
模式識别的發展推動了人工智能的進步，但其挑戰仍包括數據噪聲、特征選擇優化及模型泛化能力提升。
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